Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

Хакеры превратили ИИ-агента OpenClaw в убедительного доставщика зловредов

Киберпреступники превратили ИИ-агента OpenClaw в убедительного доставщика стилеров. Они загрузили в каталог ClawHub сотни внешне полезных навыков, которые под видом настройки просили установить обязательный инструмент или вставить в терминал закодированную команду. Схема получила название ClawHavoc.

Пользователь вроде бы сам запускает команду, но совет поступает от ИИ-помощника, а ему привыкли доверять.

На macOS жертвам подсовывали команды для загрузки стилера Atomic macOS Stealer, на Windows — защищённые паролем архивы и фальшивые утилиты проверки. Классический ClickFix, только теперь в роли обаятельного курьера выступает нейросеть.

 

Исследователи из Trellix обнаружили 341 опасный навык, причём 335 из них использовали фиктивные требования для установки AMOS. Проверка истории репозитория выявила уже 1184 подозрительных пакета, связанных с 12 авторами.

 

Добыча серьёзная: пароли, данные браузеров, криптокошельки, API-ключи, SSH-ключи, облачные учётные записи, файлы .env, исходный код и токены подключённых сервисов. Если OpenClaw получил доступ к терминалу без жёстких ограничений, обычная текстовая инструкция способна превратиться в команду PowerShell или Bash.

Пользователям советуют обновить OpenClaw, проверить установленные навыки, удалить всё сомнительное и сменить потенциально утёкшие ключи. Самого агента лучше держать в изолированной среде с минимумом прав и без доступа к рабочим секретам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru